EP3436877A1 - Verfahren zur schwingungsdiagnostischen überwachung einer maschine - Google Patents

Verfahren zur schwingungsdiagnostischen überwachung einer maschine

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EP3436877A1
EP3436877A1 EP17713220.6A EP17713220A EP3436877A1 EP 3436877 A1 EP3436877 A1 EP 3436877A1 EP 17713220 A EP17713220 A EP 17713220A EP 3436877 A1 EP3436877 A1 EP 3436877A1
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EP
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machine
vibration
sensor
time
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Fibro GmbH
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Fibro GmbH
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    • G05B23/0235—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold

Definitions

  • the invention relates to a method and an apparatus for performing a method for vibration diagnostic monitoring and assessment of individual machine parts, such.
  • a bearing, a gearbox, a motor, an alignment, an imbalance and the like of a machine, a processing or handling device or a system, such as a machine tool or parts of a machine tool, such as a turntable, in particular, discontinuous machines, such as a step-by-step analyzed can be.
  • Machine state is understood as the evaluation of the technical state of the machine on the basis of the totality of the current values of all vibration parameters and operating parameters.
  • condition-based maintenance requires a reliable and regular determination of the machine condition.
  • the measurement and evaluation methods developed for this purpose and available in the state of the art are used for monitoring and evaluating process parameters and machine parameters, such as, for example, As temperature, pressure, torque or electrical current data. Frequently, vibration analysis is also used for machine diagnostics. With such an analysis, it is possible to detect and diagnose damage at an early stage to avoid consequential damage.
  • a stroke of a press may be meant, which differs from a punching tool which, for example, executes a plurality of strokes per minute permanently or over a longer period of time.
  • a discontinuous motion is understood to mean a movement pattern showing only a few or less than a period of motion repetition, while for continuously moving or rotating machinery, a characteristic such as speed, number of strokes or the like can be given, and usually the motion over a plurality or plurality of contiguous phases of movement takes place.
  • a discontinuous movement is also to be understood, which is characterized by a multiplicity of movement phases, but which are not connected, but are separated from each other by a movement pause.
  • the expected machine state of a discontinuous movement can not be determined with the known methods. Due to the complex movement pattern, the well-known do not use the forecasting procedure.
  • the invention can be used in rotating at a certain angle machines, such as indexing tables.
  • the recording of the vibration behavior and the analysis of the individual contributions of the machine parts to the complex vibration of the entire machine lead to a specific understanding of the causes of the vibrations and their changes.
  • the complex measured vibration pattern is subjected to a spectral analysis in such a way that the respective vibration component of a machine part to be monitored is extracted therefrom.
  • a preferred first option for analysis and prognosis is the use of reference models. This will be explained in more detail below with reference to an imbalance (eccentricity).
  • a corresponding reference model is designed for the application of rotational angle-dependent or for pulsed discontinuous movements.
  • the corresponding value WEXT for the corresponding unbalance therefore corresponds to the result from the factor ⁇ P1, which stands for the influencing factors of the variables and corresponds to the factor ⁇ of a disturbance variable.
  • WEXT value
  • z. B plotted in a graph or stored a record.
  • the influence of speed, position, temperature and other variables gives a value for each influencing factor (WEXT).
  • WEXT influencing factor
  • the validated model can be used for prognosis. Frequently, in addition to the predicted value, a confidence interval is also provided in order to estimate the uncertainty of the forecast.
  • the discontinuous movement is divided into several, preferably three, phases of motion, namely an acceleration phase from rest to a constant speed, a constant phase (at which the speed of the movement is equal or nearly equal) and a deceleration phase from the time the speed is reduced to a standstill.
  • a further advantageous embodiment of the invention is that the movement phase also in terms of analysis and in particular the frequency analysis in partial FTT analyzes (Fourier analyzes) done so that each phase (acceleration, constant phase and deceleration phase) separately and independently of the subsequent phase is analyzed, which saves in particular computing time and computing capacity.
  • Another likewise preferred embodiment of the invention lies in the application of a multivariate analysis.
  • the methods of control networks are implemented on the complex motion pattern of a discontinuous motion using so-called "fingerprints.”
  • a set of fingerprints is created for each desired rotation angle and every measure
  • the fingerprint shows a specific pattern for each movement pattern Behavior, which is determined by a multivariant analysis and stored as a "fingerprint" in a reference data memory.
  • a fingerprint gives a statement about a prognosis in the future compared to the real data in operation.
  • a fingerprint can be an unbalance, a crash case, an overload, the extent of the overload, etc. are used and the operating condition with the specific frequency patterns, especially in the different phases of movement are compared.
  • the vibration contribution of a single component to the complex vibration pattern can be determined in a teach method described later.
  • deviations in the complex oscillation pattern can likewise be unambiguously assigned to the individual machine components, preferably by Fourier series development.
  • a method for the vibration diagnostic monitoring and assessment of individual machine parts of a machine and their condition using at least one vibration sensor preferably using further sensors with the following steps: a) discontinuous or continuous measurement and detection of at least one sensor signal, preferably a time signal x (t) the vibration of the machine (M) in a discontinuous movement with a vibration sensor (10); b) evaluating the sensor signal or signals; c) comparison of the sensor signals with setpoint data, model data and / or reference data of individual machine parts (M1, ... Mn); d) providing a judgment information and / or a warning message for the respective machine parts (M1, ... Mn) as soon as a deviation of the currently measured vibration data from setpoint data or model data or a deviation predicted by an extrapolation during the detection during the discontinuous movement has been determined ,
  • the following method steps can be carried out according to the invention: e) discontinuous or continuous measuring and recording of time signals x (t) of the (complex) vibration of the machine with a vibration sensor during a discontinuous movement phase of the machine or during a pulsed operation, wherein the movement phase or the clock comprises an acceleration phase, a constant phase and / or a deceleration phase;
  • first threshold values are defined in which the machine or device operates optimally.
  • the value curve of the sensory individual values is calculated by means of a prediction method such as, for example, the exponential smoothing of the 1st to the nth order.
  • Severity of a possible error can be determined in advance or detected.
  • the forecasting quality can be continuously improved by comparing the forecast values from the forecasting procedure and the target / actual values.
  • variables or parameters can be stored in the forecasting function that are initialized and can be adjusted on a regular basis.
  • individual movement phases of a device such. B. a turntable and analyzed.
  • the individual vibration curves for each one or more specific clock movements of the turntable can be assembled into a total curve and then analyzed and predicted using the methods described.
  • z For example, a processor can assemble the individual curve paths to form an overall path.
  • This data set is then further processed in the manner according to the invention, and therefore prognosis methods can likewise be applied to this data.
  • Another aspect of the present invention relates to the relationship matrix between the sensory values and the value combination.
  • the sensory input values, their defined thresholds (setpoints) and ideal operating points map the state of the device, such as the state of a rotary table. This state can be taught-in, since the ideal operating point in the working environment can change in relation to the factory state. how speeds and loads give other optimal operating conditions.
  • a relationship matrix is built up between the sensory values and the value combinations. The aim is to provide statements on the causes of certain combinations of sensory input values and their exceedance of setpoint values.
  • a state space for the sensory parameters is defined for this purpose by the ambient conditions Ubi,..., Ubn.
  • the permissible state space can, for. B.
  • the set of matrices M is adjusted dynamically depending on the environmental condition and more accurate predictions for the occurrence of certain events or defects can be made.
  • This "learning" system is therefore not characterized by static values (in particular setpoints and forecast values) but by dynamically adjusted values (setpoints and forecast values).
  • performance and predictions for e.g. B. a turntable can be obtained from the measurement of the speed. Since the velocity is directly related to the torque, e.g. by a measurement of the speed at the output of the turntable a statement (with knowledge of the mass moment of inertia) are closed to the torque.
  • the measurement can be carried out batchwise or continuously.
  • vibration measurement series can be made in certain predefined intervals for a likewise predefined time.
  • z. B the vibration behavior of a turntable during a particular machining operation
  • z. B. be monitored every x hours for each of the duration of processing.
  • the case obtained complex vibration curve is decomposed by spectral analysis of x (t) -> y (f) in their vibration components at a certain frequency in the frequency spectrum y (f), where f is the frequency and t is the time.
  • a Fourier transform can be made of it a frequency analysis, so that certain frequency maxima emerge significantly at certain frequencies and this from a particular machine part, such as. B. the turntable, the drive cam drum, the gearbox, a specific rolling bearing, etc. originate.
  • the assignment of the frequency maxima or the vibration components to the complex vibration pattern, z Example, by manually changing the natural frequencies, such as by attaching one or more resonators or vibration bodies carried locally on a particular machine part, so that the change before and after attaching the resonator can be detected. In this way, the vibration component in the complex vibration curve can be made visible directly for this machine part. It is also possible, for example, to record the vibration behavior of individual defective components of a machine which are stored in the teach mode of the machine or in a memory. Of course, any other suitable method for the targeted allocation of the vibration amplitudes after the spectral analysis of the complex vibration pattern can be used to the machine parts.
  • the vibration contribution of the individual machine components to the entire vibration system can be determined and the results obtained stored in a memory.
  • the oscillation behavior of the machine (M) and its machine parts (M1, Mn) is initially recorded over a defined period of time and then from there by means of an analysis with an analyzer, preferably a series development of desired value data and / or model data for individual machine parts (M1, Mn) are extracted and stored in a memory (S).
  • vibration patterns (model data) or reference data are specifically recorded for the machine parts to be monitored and assigned to the machine parts.
  • a visualization plane is provided whose data can be displayed on a screen by visibly assigning the spectral vibration components obtained from the vibration analyzer to the machine parts.
  • Another aspect of the present invention relates to hardware implementation and software implementation.
  • conventional computer and memory modules can be used which can receive data via an interface and output this or another interface to an output unit.
  • These computer and memory modules may preferably be integrated in the hardware of the spectrum analyzer.
  • the software of the spectrum analyzer is designed so that it can determine the complex-valued frequency spectrum from a vibration signal. Since a spectrum analyzer can generally produce no temporal relation to a reference phase and the measured signal and its phase position, it is advantageously provided according to the invention only to determine the amount of the frequency spectrum, the so-called amplitude spectrum.
  • the software implementation can be realized by one or more specific applications, which determines from the complex vibration pattern by means of a machine-part-related spectral analysis a frequency spectrum in which the spectral lines are assigned to the machine parts concretely. Furthermore, Part of a hardware-implemented computational algorithm for the individual investigation tasks be deposited.
  • any suitable data protocol can be used.
  • the visualization level is integrated in the hardware of the analyzer.
  • the time differential or the first derivative after the time of the determined during the measurement of the vibration signal or a measured variable derived therefrom is used to predict the future state of one or more of the respective machine parts or their Operational behavior, preferably at a certain time in the future.
  • the measured vibration pattern is correct with the pattern acquired after a teach mode or with the saved target machine data stored as reference data or model data are consistent.
  • the complex vibration pattern changes. Even before it comes to a failure of the machine, by means of the aforementioned analysis Nevertheless, from the change in the complex vibration pattern, a specific statement for the machine part to be monitored is made such that the changing vibration component or an amplitude change at a specific frequency can be assigned to this component. Furthermore, through targeted evaluation of the nature, extent and speed of the changing vibration component in the complex vibration pattern, statements about the current and future state can be made. In this way, the emerging machine malfunction can not only be detected prematurely, but the emerging or emerging malfunction can also be assigned to a specific machine part or a machine state.
  • the time derivative of the time signal x (t) or of the frequency spectrum f (co) is used to make a prognosis about the state of one or more of two or a multiplicity of chronologically successive measurements the respective machine parts (M1, Mn) or their operating behavior. It is particularly advantageous if in this case the measured oscillation signal is decomposed by means of a transformation, preferably a Fourier transformation, into a series, preferably a Fourier series.
  • Limit value is a weighting parameter is impressed, from which a first warning or information output takes place.
  • a further aspect of the present invention relates to an apparatus for carrying out a method as described above for the vibration diagnostic monitoring and evaluation of individual machine parts (M1,... Mn) of a machine having a vibration sensor attachable to the machine for discontinuous operation. Continuous or continuous measurement and / or acquisition of a time signal x (t) of the vibration of the machine with the machine in operation and a vibration analyzer for analyzing the time signal and a comparator for comparing the current measurement data or derived data with stored setpoint data, model data and / or reference data or correlation data.
  • a memory is provided in the device in which setpoint data, model data and / or reference data are stored which correspond to the intended vibration characteristic of the machine and its machine parts (M1, Mn). Furthermore, time-discrete or time-stamped data, in particular correlation data can be detected and stored in the memory.
  • the device may also be formed in an alternative embodiment with an active or passive resonator, which is locally attachable to different machine parts of the machine for active or passive modification of the machine vibration.
  • an active or passive resonator which is locally attachable to different machine parts of the machine for active or passive modification of the machine vibration.
  • This is particularly advantageous for machines that have even a weak vibration signal by the machine z. B. can be put into vibration with an active resonator.
  • the resonator can advantageously pass through amplitude bands and / or frequency bands in order to achieve suitable vibration excitation.
  • a passive resonator may be used to provide this z. B. to attach to a tool receiving part.
  • the data obtainable from this vibration modification provide information on the local vibration contribution of a machine part to the overall vibration pattern.
  • a model data set can be derived, which allows an unambiguous assignment of vibration deviations in later operation to individual machine parts.
  • Vibration sensor or integrated in the vibration sensor is provided.
  • the device may further advantageously comprise the following components: a data processing unit (base unit) with n input interfaces for connecting external sensors and m output interfaces for connection to a controller, cloud or an output unit and / or a preferably time-stamped memory for data integration and / or hardware-implemented application software for acquiring and processing measurement data and for generating correlation data between desired and actual states and / or
  • sensors for detecting environmental conditions and machine conditions, such as the ambient temperature and the temperature of the machine and / or
  • Status control elements for the visual detection of status conditions e.g. LED lights.
  • FIG. 1 is a schematic representation of a machine with the machine components and the vibration sensor;
  • FIG. 2 is an illustration of a detection phase in a block diagram;
  • FIG. 1 is a schematic representation of a machine with the machine components and the vibration sensor;
  • FIG. 2 is an illustration of a detection phase in a block diagram;
  • FIG. 1 is a schematic representation of a machine with the machine components and the vibration sensor;
  • FIG. 2 is an illustration of a detection phase in a block diagram;
  • FIG. 2 is an illustration of a detection phase in a block diagram;
  • FIG. 3 shows a representation of the monitoring phase in a block diagram
  • FIG. 7 shows a prognosis curve obtained from the temperature of FIG.
  • FIG. 8 shows an improved prognosis curve obtained from the prognosis curve of FIG. 7 by taking into account further actual states which were determined in the subsequent time in comparison to the prognosis curve;
  • Fig. 10 curves of a turntable with allowable deviation band
  • Fig. 12 is a schematic representation of a discontinuous movement at an angle of 90 °. The invention will be explained in more detail below with reference to FIGS. 1 to 11, wherein the same reference numbers refer to the same structural and / or functional features.
  • Fig. 1 is a schematic representation of a machine M (here a turntable) with the machine components M1, ..., M5 and a device 1 with a vibration sensor 20 for vibration measurement is shown schematically.
  • the device 1 is designed to carry out the method illustrated in FIGS. 2 and 3 by means of a block diagram for the vibration-diagnostic monitoring and evaluation of the individual machine parts M1,..., M5 of a machine M.
  • the vibration of the engine M is detected with the vibration sensor 10 in this embodiment while the engine M is in operation.
  • a vibration analyzer 20 is provided for analyzing the time signal.
  • a comparator 30 is provided for comparing the current measurement data, such as data shown in FIG. 4 or derived therefrom (in this case the frequency spectrum, as shown in the lower view of FIG. 4 and FIG. 5) with stored nominal value data 60, model data 61 and / or reference data 61.
  • the setpoint data is stored as a complete state space (preferably as a set of matrices) in a setpoint memory.
  • the memory S is used to store and retrieve the setpoint data 60, model data 61 and / or reference data 61 from a comparator.
  • the comparator is designed so that it can not only compare individual sensor data with stored setpoint data, but rather a plurality of data, eg of several sensors depending on the respective operating and ambient conditions, so that this data set is compared with a stored data set so that a whole range of data, in particular machine-part-related data can be compared with the model data.
  • the model data correspond, such. B. in the upper view of Figure 5 of the intended vibration characteristics of the machine 10 and the machine parts M1, M5 in undisturbed normal operation in a specific operating condition.
  • a data processing unit 50 preferably also provided in the exemplary embodiments, in particular in the exemplary embodiment of FIG. 1:
  • a hardware-implemented application software A for acquiring and processing measurement data and for generating correlation data between desired and actual states
  • a forecasting module which can determine forecast data for future times t from the actual data by means of an extrapolation method.
  • the upper illustration shows a frequency spectrum with spectral lines 61 at discrete frequencies, the spectral line a being independent of the eng M3, while the spectral line b characterizes an imbalance U, the spectral line c from the motor M1 and the spectral line d from the plate M2 of the turntable 10 and the spectral line e from the gear M4.
  • This state is intended to represent normal operation, in which the amplitudes of the individual spectral lines in the frequency band are below a respectively defined desired value, represented by z.
  • Spectral lines each individual setpoint curves 60 are defined. Deviations due to changed operating behavior can be detected by shifting spectral lines or by changing the amplitude.
  • FIG. 2 is a block diagram of a detection phase for determining the vibration components of the machine parts M1 M5 in undisturbed normal operation.
  • step a) takes place a measurement and thus detection of a vibration signal and that a time signal x (t) of the vibration of the machine M with a vibration sensor 10.
  • the entire state space for different or specific environmental conditions U1, ..., Un is detected and the determined data records are stored in matrices, so that, depending on the environmental conditions, the respectively suitable data matrix can be used as reference setpoint matrix.
  • step b) the time signal x (t) or the sensor data of the detected sensor values is evaluated.
  • the time signal x (t) is analyzed by means of a frequency analysis by a frequency analyzer 20, wherein the analyzer 20 determines a frequency spectrum y (f) with discrete frequency maxima y m (fm), wherein the frequency maxima in each case correspond to a specific machine part M1, ... M5 be assigned (step c).
  • steps a), b) and c) are time-discrete or continuous (e.g., with a time stamp) and step d), i. the comparison of the extracted frequency spectrum y (f) by means of a comparator 30 with the stored setpoint data 60 or the model data 61.
  • a further step e) the preparation or provision of state information and possibly a warning message for the respective machine parts M1,..., M5 takes place as soon as a deviation of the currently measured vibration data from setpoint data 60 or model data 61 has been established.
  • extrapolation of the measured values into the future is preferably carried out using conventional extrapolation methods, with the extrapolation curve being regularly adjusted according to the invention by time-offset dynamic corrections of the extrapolation curve as a result of the comparison between actual data and extrapolated data.
  • the parameters of the underlying extrapolation curve or the curve as such can be adapted to the actual behavior.
  • the setpoint matrices or setpoint data are getting better, even for future forecasts, since the extrapolation curves determined in this way always better reflect the actual and the predicted behavior of a machine under certain environmental conditions.
  • exemplary (accumulated) deviations of the undisturbed oscillation are shown in comparison with the upper view of FIG.
  • the lower setpoint line 60 represents a first limit value, in which an exceeding is detected as a deviation, which is permissible until a deviation beyond the second upper setpoint line 60. If the upper limit values are exceeded, there is an impermissible operating state.
  • the band between the two setpoint lines 60 is a band that defines allowable deviations from a theoretically exact curve.
  • the spectral line a belongs to the bearing M3 and indicates an increasing bearing damage. From the temporal differential of the amplitude maxima of the spectral lines a, a forecast time can be defined to which, as expected, the bearing has to be replaced.
  • the data processing system 50 is connected via an interface to a merchandise management system and automatically reports a need for a replacement part to this and tunes the inventory of existing parts and possibly a procurement order to procure this exchange part, for. of a particular warehouse.
  • the spectral line b also grows with increasing operating time, which is due to an increasing unbalance U at the mass M4 of the turntable.
  • an active resonator 40 is further provided, which is locally attachable to different machine parts of the machine M for active modification of the machine vibration of this machine part.
  • 6 shows an exemplary temperature curve (T in ° C.) plotted against the time t detected by a temperature sensor of a device and an allowable deviation band (between the dashed setpoint lines 60) for permissible temperatures.
  • T in ° C. the temperature T rises to a value which is indeed in the deviation band.
  • the analyzer recognizes that the increase in temperature caused by a specific machine part, for example, indicates a bearing.
  • a prognosis curve is obtained from the data previously obtained (as shown by way of example in FIG. 7), which predicts the curve shape for future times on the basis of extrapolation. It can be assumed that at the time t3 the bearing will fail and the temperature will increase significantly.
  • FIG. 8 shows an improved prognosis curve obtained from the prognosis curve of FIG. 7 by taking into account further actual states at a time t2, t3 tn which were obtained in the following time for the curve from FIG
  • FIG. 9 shows an illustration of a composite measurement curve obtained from curve components per cycle of a turntable. Since an acceleration phase with a deceleration phase takes place for each cycle, it is possible to determine a composite curve from the individual movement paths. Further is, as in the embodiments described above again calculated or determined from the setpoint data in the state space of the permissible data sets a deviation band for each parameter. As long as the curve representing the acceleration phases and braking phases lies within the values of the state matrix which include a deviation band for this parameter, the state is recognized as "permissible operating state.” Leaves the past values and the current measured values within the deviation band (as explained above) extrapolate a forecasting curve that gives insight into how the motion curve will evolve in the future.
  • a deviation band is drawn around the idealized torque curve. Since the torque is linked to the angular acceleration via the mass moment of inertia, corresponding setpoint curves can be determined for the individual mass moments of inertia which become effective in the case of a rotary table during machining, and these setpoint curves can be compared with the recorded speed curves. The speed curve or the acceleration then provides immediate information about the torque.
  • the invention is not limited in its execution to the above-mentioned preferred embodiments. Rather, a number of variants is conceivable, which makes use of the illustrated solution even with fundamentally different types of use.
  • FIG. 11 shows an illustration of the relationship between parameters P belonging to individual peak values from the frequency spectrum, which are represented by degression curves.
  • An analysis option and prognosis lies in the use of reference models. This is explained in more detail in FIG. 12 on the basis of an imbalance (eccentricity).
  • a corresponding reference model is designed for the application of rotation angle-dependent or for pulsed discontinuous movements.
  • FIG. 12 shows a schematic illustration of a discontinuous movement of a turntable through an angle of 90 ° in three movement phases, namely phase I (acceleration phase), phase II (constant phase) and phase III (braking phase to standstill).

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren sowie eine Vorrichtung zur Durchführung eines Verfahrens zur schwingungsdiagnostischen Überwachung und Beurteilung von einzelnen Maschinenteilen (M1,... Mn) einer Maschine (M), vorzugsweise einer drehenden Maschine, unter Verwendung eines Frequenzanalysators.

Description

Verfahren zur schwingungsdiagnostischen Überwachung einer Maschine
Beschreibung:
Die Erfindung betrifft ein Verfahren sowie eine Vorrichtung zur Durchführung eines Verfahrens zur schwingungsdiagnostischen Überwachung und Beurteilung von einzelnen Maschinenteilen, wie z. B. einem Lager, einem Getriebe, einem Motor, einer Ausrichtung, einer Unwucht und dergleichen einer Maschine, einer Bearbeitungsoder Handhabungsvorrichtung oder einer Anlage, wie einer Werkzeugmaschine oder Teilen einer Werkzeugmaschine, wie einem Drehtisch, wobei insbesondere diskontinuierlich arbeitende Maschinen, wie ein Schrittschalttisch analysiert werden können.
Im Stand der Technik sind bereits diverse Verfahren bekannt, um Diagnosen und Vorhersagen zur Fertigungsmaschinen oder Produktionsanlagen zu treffen. Die Anlagenverfügbarkeit einer Maschine, wie z. B. eines Drehtisches stellt einen wichtigen Faktor für die wirtschaftliche Nutzung dieser Einrichtung dar.
Die Hauptaufgabe eines Verfahren zur Überwachung des Zustandes von insbesondere rotierenden oder drehbaren Maschinen besteht darin, möglichst ohne Betriebsunterbrechung eine Beurteilung des aktuellen Maschinenzustandes, der Belastung der Maschine und jeglicher Veränderungen des Maschinenzustandes zu ermöglichen. Unter Maschinenzustand versteht man dabei die Bewertung des technischen Zustandes der Maschine auf der Basis der Gesamtheit der aktuellen Werte aller Schwingungsgrößen und Betriebsparameter.
Durch vorbeugende Instandhaltung und Erfahrungswerte können die Verfügbarkeiten der Produktionsanlagen verbessert und gleichzeitig die Ausfallzeiten der Anlagen sowie die Kosten der Instandhaltung reduziert werden. Nachteilig ist dabei, dass es selten möglich ist, genaue Vorhersagen über den Zustand und den Zeitpunkt des Ausfalls von Maschinenteilen, Lager oder Verschleißteilen zu treffen. Ferner ist es bei der vorbeugenden Instandhaltung immer wieder der Fall, dass Teile ausgetauscht werden, die noch über eine hohe Reststandzeit verfügen.
Eine alternative Form der Instandhaltung kann in der zustandsbezogenen Instandhaltung gesehen werden. Die zustandsbezogene Instandhaltung setzt eine zuverlässige und regelmäßige Ermittlung des Maschinenzustands voraus. Die dafür entwickelten und im Stand der Technik verfügbaren Mess- und Auswerteverfahren dienen der Überwachung und Auswertung von Prozess-parametern und Maschinenkennwerten, wie z. B. Temperatur, Druck, Drehmoment oder elektrische Stromdaten. Häufig wird auch die Schwingungsanalyse zur Maschinendiagnose eingesetzt. Mit einer derartigen Analyse ist es möglich, Schäden bereits im Frühstadium zu erkennen und zu diagnostizieren, um Folgeschäden zu vermeiden.
So sind beispielsweise Verfahren zur Überwachung Beurteilung von sich kontinuierlich bewegenden und/oder rotierenden Maschinenteilen, insbesondere von Maschinenlagern, durch Analyse von Schwingungsmustern bekannt. Die dafür notwendigen Schwingungsüberwachungssysteme messen die Vibration der sich über einen längeren Zeitraum hin rotierenden Maschine und geben zum Beispiel eine unmittelbare Fehlermeldung bei Grenzwertüberschreitung des Summenschwingungspegels an. Als diskontinuierliche Bewegungsabläufe sind solche Bewegungen von Maschinen zu verstehen, die sich nur über einen bestimmten Bewegungspfad bewegen, wie z. B. das Drehen eines Drehtisches um einen Winkel von 30°, 45°, 90° oder 120° und dergleichen. Hierbei kann z.B. auch ein Hub einer Presse gemeint sein, der sich von einem Stanzwerkzeug unterscheidet, welches z.B. eine Vielzahl von Hüben pro Minute dauerhaft oder über einen längeren Zeitraum ausführt. Ganz allgemein wird unter einer diskontinuierlichen Bewegung ein Bewegungsmuster verstanden, welches nur wenige oder weniger als eine Periode einer Bewegungswiederholung zeigt, während für kontinuierlich bewegte oder rotierende Maschinen eine für die Bewegung charakteristische Kennzahl wie Drehzahl, Hubzahl oder dergleichen angegeben werden kann und üblicherweise die Bewegung über eine Mehrzahl oder Vielzahl von zusammenhängenden Bewegungsphasen erfolgt.
Als diskontinuierlich ist daher auch eine Bewegung zu verstehen, welche durch eine Vielzahl an Bewegungsphasen gekennzeichnet ist, die aber nicht zusammenhängend sind, sondern jeweils durch eine Bewegungspause voneinander getrennt sind.
Nachteilig ist bei dem oben beschriebenen Verfahren, dass einerseits erst beim konkreten Überschreiten von Grenzwertparametern lediglich eine Detektion erfolgt und andererseits auch schwer einzuschätzen ist, woher das geänderte Schwingungsverhalten stammt. Die vermutete Ursache einer Fehlermeldung lässt sich häufig nur schwer mit der tatsächlichen Ursache in Verbindung bringen.
Solche einfachen Kennwerte des Schwingungssignals lassen demnach keine zuverlässige Aussage über den Zustand von Maschinenteilen und Lagern in einer Maschine zu und erst recht keine Vorhersage. Bei komplexen Maschinen, die jeweils mehrere rotierende Bauteile und Antriebe nebeneinander vereinen, ist eine zielgerichtete Überwachung kaum möglich. Ferner sind auch frühzeitige Aussagen über einen in Zukunft zu erwartenden Fehler zu diagnostizieren, die mit einem solchen Verfahren allerdings nicht möglich sind.
Der zu erwartende Maschinenzustand einer diskontinuierlichen Bewegung kann mit den bekannten Verfahren nicht ermittelt werden. Aufgrund des komplexen Bewegungsmusters, lassen sich für vergleichsweise kurze Bewegungsphasen die bekann- ten Prognoseverfahren nicht anwenden.
Die Zusammenhänge zwischen Schwingungsverhalten der diskontinuierlich bewegten Maschine und den Betriebsparametern sind aus den im Stand der Technik bekannten Verfahren leider nicht ermittelbar. Ferner sind für die Schwingungsgrößen der unterschiedlichen Betriebszustände eine hohe Anzahl an Parameter vorzugeben, was zu einer großen Datenmenge und einem erheblichen Berechnungs- und Analyseaufwand führt.
Es ist ausgehend vom Stand der Technik daher Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die vorbesagten Nachteile zu überwinden und ein einfacheres, weniger aufwendiges und zuverlässigeres Verfahren zur Überwachung einer Maschinencharakteristik vorzunehmen und insbesondere eine optimierte Beurteilung des aktuellen als auch des zukünftigen Maschinenzustandes zu erhalten, der sich auf diskontinuierlich bewegte Maschinen anwenden lässt, insbesondere auf Schrittschalttische.
Diese Aufgabe wird durch die in Patentanspruch 1 angegebenen Merkmale gelöst.
Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren zur schwingungsdiagnostischen Überwachung einer diskontinuierlichen Bewegung wird es möglich, automatisch Abhängigkeiten der Schwingungen für bestimmte Betriebsparametern zu ermitteln und für diese Maschine anzuzeigen. Besonders vorteilhaft kann die Erfindung bei sich um einen bestimmten Winkel drehenden Maschinen, wie Rundschalttischen eingesetzt werden. Die Erfassung des Schwingungsverhaltens und die Analyse der individuellen Beiträge der Maschinenteile zur komplexen Schwingung der gesamten Maschine führen zu einem gezielten Aufschluss über die Ursachen der Schwingungen und deren Veränderungen.
Erfindungsgemäß ist daher vorgesehen, dass das komplexe gemessene Schwingungsmuster einer Spektralanalyse dergestalt unterzogen wird, dass der jeweilige Schwingungsanteil eines zu überwachenden Maschinenteiles daraus extrahiert wird. Hierdurch ist es erfindungsgemäß möglich mit nur einem Sensor eine Vielzahl von Maschinenteile gleichzeitig zu überwachen und Änderungen in dem komplexen Messsignal, dennoch eindeutig einem bestimmten Maschinenteil z. B. einem Wälzla- ger oder einem Getriebe zuzuordnen.
Eine bevorzugte erste Möglichkeit einer Analyse und Prognose liegt in der Verwendung von Referenzmodellen. Dies wird im Folgenden anhand einer Unwucht (Exzentrizität) näher erläutert. Hierzu werden für den Anwendungsfall rotationswinkelab- hängiger oder für getaktete diskontinuierliche Bewegungen ein entsprechendes Referenzmodell entworfen. Das Referenzmodell mit den Schwingungs-Peaks (Pi) einer Frequenzkurve wird für jeden Peak P in eine Funktion der Form f(P1) = α P1 + ß ge- fasst, um diese mittels den Methoden der Regressionsanalyse zu analysieren. Der entsprechende Wert WEXT für die entsprechende Unwucht entspricht daher dem Ergebnis aus dem Faktor α P1 , der für den Einflußfaktoren der Variablen steht und dem Faktor ß der einer Störgröße entspricht. Der Zusammenhang zwischen dem Wert (WEXT) und dem jeweiligen einzelnen Peak Pi der Frequenzkurve wird z. B. in einer Grafik aufgetragen oder einem Datensatz gespeichert. Durch den Einfluss von Geschwindigkeit, Position, Temperatur und anderen Variablen erhält man für jeden Einflussfaktor einen Wert (WEXT). Das validierte Modell kann zur Prognose herangezogen werden. Häufig wird neben dem prognostizierten Wert auch ein Konfidenzinter- vall angegeben, um so die Unsicherheit der Prognose abzuschätzen.
Besonders vorteilhaft ist es, wenn man die diskontinuierliche Bewegung in mehrere, vorzugsweise drei Bewegungsphasen einteilt, nämlich eine Beschleunigungsphase vom Ruhezustand bis zum Erreichen einer gleichbleibenden Geschwindigkeit, einer Konstantphase (bei der die Geschwindigkeit der Bewegung gleich oder nahezu gleich ist) und eine Abbremsphase, die vom Zeitpunkt der Reduktion der Geschwindigkeit bis zum Stillstand reicht.
Eine weitere vorteilhafte Ausgestaltung der Erfindung liegt darin, dass die Bewegungsphase auch betreffend der Analyse und insbesondere der Frequenz-Analyse in Teil-FTT Analysen (Fourier-Analysen) erfolgen, so dass jede Phase (Beschleunigung, Konstantphase und Abbremsphase) gesondert und unabhängig von der nachfolgenden Phase analysiert wird, was insbesondere Rechenzeit und Rechenkapazität spart.
Eine weitere ebenfalls bevorzugte Ausgestaltung der Erfindung liegt in der Anwen- dung einer multivarianten Analyse. Hier werden die Methoden von Regelnetzwerken auf das komplexe Bewegungsmuster einer diskontinuierlichen Bewegung durch Verwendung sogenannter„Fingerprints" implementiert. Zunächst wird hierzu ein Set von Fingerprints angelegt, welche für jeden gewünschten Rotationswinkel und jedes Takten erstellt werden. Der Fingerprint zeigt für jedes Bewegungsmuster ein ganz bestimmtes Verhalten, welches mittels einer multivarianten Analyse ermittelt wird und als„Fingerprint" in einem Referenzdatenspeicher hinterlegt wird. So gibt ein Fingerprint im Vergleich zu den Realdaten im Betrieb eine Aussage über eine Prognose in der Zukunft. Als Fingerprint kann dabei eine Unwucht, ein Crash-Fall, eine Überlast, das Maß der Überlast etc. herangezogen werden und der Betriebszustand mit den spezifischen Frequenzmustern, insbesondere in den unterschiedlichen Bewegungsphasen verglichen werden.
Besonders vorteilhaft ist es, wenn eine Fourier-Reihe zu dem komplexen Schwingungsmusters ermittelt wird und die einzelnen Schwingungsanteile den zu überwachenden Maschinenteilen zugeordnet werden.
Hierzu kann z. B. der Schwingungsbeitrag einer einzelnen Komponente an dem komplexen Schwingungsmuster in einem später noch beschriebenen Teach- Verfahren ermittelt werden. Sobald die daraus generierten Sollwertdaten bzw. Modelldaten vorliegen, können Abweichungen in dem komplexen Schwingungsmuster ebenfalls, vorzugsweise durch Fourierreihenentwicklung, den einzelnen Maschinenkomponenten eindeutig zugeordnet werden.
Erfindungsgemäß wird demnach ein Verfahren zur schwingungsdiagnostischen Überwachung und Beurteilung von einzelnen Maschinenteilen einer Maschine und deren Zustand unter Verwendung wenigstens eines Schwingungssensors, vorzugsweise unter Verwendung weiterer Sensoren mit den folgenden Schritten vorgeschlagen: a) Diskontinuierliches oder kontinuierliches Messen und Erfassen wenigstens eines Sensorsignals, vorzugsweise eines Zeitsignals x(t) der Schwingung der Maschine (M) bei einer diskontinuierlichen Bewegung mit einem Schwingungssensor (10); b) Auswerten des oder der Sensorsignale; c) Vergleich der Sensorsignale mit Sollwertdaten, Modelldaten und/oder Referenzdaten einzelner Maschinenteile (M1 , ... Mn); d) Bereitstellung einer Beurteilungsinformation und/oder einer Warnmeldung für die jeweiligen Maschinenteile (M1 , ... Mn), sobald eine Abweichung der aktuell gemessenen Schwingungsdaten von Sollwertdaten oder Modelldaten oder eine mittels einer Extrapolation vorhergesagte Abweichung während der Erfassung bei der diskontinuierlichen Bewegung ermittelt wurde.
Alternativ oder ergänzend können erfindungsgemäß folgende Verfahrensschritte vorgenommen werden: e) Diskontinuierliches oder kontinuierliches Messen und Erfassen von Zeitsignalen x(t) der (komplexen) Schwingung der Maschine mit einem Schwingungssensor während einer diskontinuierlichen Bewegungsphase der Maschine oder während einem getakteten Betrieb, wobei die Bewegungsphase oder der Takt eine Beschleunigungsphase, eine Konstantphase und/oder eine Abbremsphase umfassen;
f) Auswerten der für die Teilphasen ermittelten Zeitsignals x(t) mittels einer Frequenzanalyse durch einen Analysator, vorzugsweise einen Frequenzanalysator; g) Extrahieren eines Frequenzspektrums y(f) mit diskreten Frequenzmaxima
ym(fm), wobei die Frequenzmaxima ym(fm) jeweils einem bestimmten Maschinenteil zugeordnet sind oder werden; h) Vergleich des extrahierten Frequenzspektrums y(f) mittels eines Komparators mit Sollwertdaten, Modelldaten und/oder Referenzdaten und i) Bereitstellung einer Beurteilungsinformation und/oder einer Warnmeldung für die jeweiligen Maschinenteile, sobald eine Abweichung der aktuell gemessenen Schwingungsdaten von Sollwertdaten oder Modelldaten festgestellt wurde. Erfindungsgemäß wird demnach vorgesehen, dass zu jedem sensorischen Wert (z. B.: Temperatur, Druck, Schwingung) zunächst Schwellwerte definiert werden, in denen die Maschine oder Vorrichtung optimal arbeitet. Der Werteverlauf der sensorischen Einzelwerte wird mittels eines Prognoseverfahrens wie zum Beispiel mit der exponentiellen Glättung 1. bis n-ter Ordnung errechnet. Über die Prognose kann die zukünftige Entwicklung der Zeitreihe
beschrieben werden. Damit können ggf. der Zeitpunkt des Auftretens und die
Schwere eines möglichen Fehlers im Voraus bestimmt bzw. detektiert werden. Zudem kann die Prognosequalität kontinuierlich durch Vergleich der Prognosewerte aus dem Prognoseverfahren und der Soll/Ist-Werte verbessert werden. Dazu können zum Beispiel in der Prognosefunktion Variablen oder Parameter hinterlegt werden, die initialisiert werden und regelmäßig angepasst werden können.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung können auch einzelne Bewegungsphasen einer Vorrichtung, wie z. B. eines Drehtisches erfasst und analysiert werden. Im Falle von Schwingungsanalysen bei diskontinuierlichen Bewegungen können die einzelnen Schwingungskurven für je eine oder mehrere bestimmte Taktbewegungen des Drehtisches zu einer Gesamtkurve zusammengesetzt werden und anschließend mit den beschriebenen Methoden analysiert und prognostiziert werden. Hierzu wird z. B. ein Prozessor die einzelnen Kurvenpfade zu einem Gesamtpfad zusammenbauen. Dieser Datensatz wird dann in der erfindungsgemäßen Weise weiter behandelt und es können folglich ebenso Prognoseverfahren auf diese Daten angewendet werden.
Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Erfindung betrifft die Beziehungsmatrix zwischen den sensorisch erfassten Werten und der Wertekombination. Die sensorischen Eingangswerte, dessen festgelegten Schwellwerte (Sollwerte) und idealen Betriebspunkte bilden den Zustand der Vorrichtung wie z.B. den Zustand eines Rundtisches ab. Dieser Zustand kann„geteached" d.h. eingelernt werden, da sich die idealen Betriebspunkte in der Arbeitsumgebung im Verhältnis zum Werkszustand verändern können. Zudem können sich durch Veränderungen von Betriebsbedingungen, wie Drehzahlen und Belastungen andere optimale Betriebszustände ergeben. Es wird hierzu eine Beziehungsmatrix zwischen den sensorischen Werten und der Wertekombinationen aufgebaut. Ziel ist es bei bestimmen Kombinationen von sensorischen Eingangswerten und dessen Überschreitungen von Sollwerten Aussagen zu den Ursachen bereitzustellen. Erfindungsgemäß wird hierzu ein von den Umgebungsbedingungen Ubi,... , Ubn ein Zustandsraum für die sensorischen Parameter definiert. Der zulässige Zustandsraum kann z. B. durch einen Satz von Matrizen My definiert werden, wobei erfasste Abweichungen von einzelnen oder mehreren Matrixelementen innerhalb einer erfassten Matrix mit deren zulässigen Sollwerten der zugehörigen Matrix aus dem Satz von Matrizen My verglichen werden und beim Detek- tieren einer zulässigen Abweichung eine Information generiert wird, die zur regelmäßigen Anpassung der bereits hinterlegten Matrizen verwendet werden. So wird der Satz an Matrizen M dynamisch in Abhängigkeit von der Umgebungsbedingung an- gepasst und können verbesserte Prognosen für das Eintreten von bestimmten Ereignissen oder Defekte genauer getroffen werden. Dieses„lernende" System ist daher nicht von statischen Werten (insbesondere Sollwerte und Prognosewerten), sondern von dynamisch angepassten Werten (Sollwerten und Prognosewerten) geprägt.
In einer alternativen vereinfachten Ausführung der vorliegenden Erfindung kann das Betriebsverhalten und können Prognosen für z. B. einen Drehtisch aus der Messung der Geschwindigkeit gewonnen werden. Da die Geschwindigkeit unmittelbar mit dem Drehmoment im Zusammenhang steht, kann z.B. durch eine Messung der Geschwindigkeit am Abtrieb des Drehtisches eine Aussage (bei Kenntnis des Massenträgheitsmoments) auf das Drehmoment geschlossen werden.
Die Messung kann diskontinuierlich oder kontinuierlich erfolgen. Bei der diskontinuierlichen Messung und Datenerfassung, können Schwingungsmessreihen in bestimmten vordefinierten Abständen für eine ebenfalls vordefinierte Zeit vorgenommen werden. So kann z. B. das Schwingungsverhalten eines Drehtischs während einem bestimmten Bearbeitungsvorgang z. B. alle x Stunden für jeweils die Dauer der Bearbeitung überwacht werden. Mit Erfassen des Zeitsignals x(t) erfolgt demnach die Erfassung der Schwingungsamplituden für einen bestimmten Zeitraum. Die dabei gewonnene komplexe Schwingungskurve wird durch Spektralanalyse von x(t) -> y(f) in ihre Schwingungsanteile bei einer bestimmten Frequenz im Frequenzspektrum y(f) zerlegt, wobei f die Frequenz und t die Zeit bezeichnen. Mittels z. B. einer Fourier- Transformation lässt sich daraus eine Frequenzanalyse vornehmen, so dass bestimmte Frequenzmaxima bei bestimmten Frequenzen signifikant hervortreten und diese von einem bestimmten Maschinenteil, wie z. B. dem Drehteller, der Antriebskurventrommel, dem Getriebe, einem bestimmten Wälzlager, etc. herrühren.
Die Zuordnung der Frequenzmaxima bzw. auch der Schwingungsanteile an dem komplexen Schwingungsmuster, kann z. B. durch manuelle Veränderung der Eigenfrequenzen, wie zum Beispiel durch Anbringen eines oder mehrerer Resonatoren oder Schwingungskörpern lokal an einem bestimmten Maschinenteil erfolgen, so dass die Veränderung vor und nach Anbringen des Resonators detektiert werden kann. Auf diese Weise kann der Schwingungsanteil in der komplexen Schwingungskurve unmittelbar für dieses Maschinenteil sichtbar gemacht werden. Es kann beispielsweise auch das Schwingungsverhalten einzelner defekter Bauteile einer Maschine erfasst werden, welches im Teach-Modus der Maschine bzw. in einem Speicher eingespeichert werden. Natürlich kann auch jedes weitere geeignete Verfahren zur gezielten Zuordnung der Schwingungsamplituden nach der Spektralanalyse des komplexen Schwingungsmusters zu den Maschinenteilen verwendet werden.
Grundsätzlich kann in dem sogenannten Teach-Modus (oder Ersterfassungs-Modus) der Schwingungsbeitrag der einzelnen Maschinenkomponenten zum gesamten Schwingungssystem ermittelt werden und die erhaltenen Ergebnisse in einem Speicher abgelegt werden.
Weiter vorteilhaft ist es, wenn für wenigstens einen Betriebsmodus der Maschine zunächst über einen definierten Zeitraum das Schwingungsverhalten der Maschine (M) und deren Maschinenteilen (M1 , Mn) erfasst und daraus mittels einer Analyse mit einem Analysator, vorzugsweise einer Reihenentwicklung Sollwertdaten und/oder Modelldaten für einzelne Maschinenteile (M1 , Mn) extrahiert und in einem Speicher (S) gespeichert werden. In einer Ausgestaltung der Erfindung werden demnach für die zu überwachenden Maschinenteile konkret Schwingungsmuster (Modelldaten) bzw. Referenzdaten er- fasst und den Maschinenteilen fest zugeordnet. Besonders vorteilhaft ist es, wenn ferner zur Visualisierung der Modelldaten eine Visualisierungsebene vorgesehen wird, deren Daten auf einem Bildschirm darstellbar sind, indem die von dem Schwin- gungsanalysator gewonnenen spektralen Schwingungsanteile den Maschinenteilen sichtbar zugewiesen sind.
Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Erfindung betrifft die Hardwareimplementierung und die Softwareimplementierung. Zur Realisierung der Hardware können herkömmliche Rechner- und Speicherbausteine verwendet werden, welche Daten über eine Schnittstelle empfangen und über diese oder eine weitere Schnittstelle an eine Ausgabeeinheit ausgeben können. Diese Rechner- und Speicherbausteine können bevorzugt in der Hardware des Spektrum-Analysators integriert sein.
Die Software des Spektrum-Analysators ist so beschaffen, dass diese aus einem Schwingungssignal das komplexwertige Frequenzspektrum ermitteln kann. Da ein Spektrumanalysator im Allgemeinen keinen zeitlichen Bezug zu einer Referenzphase und dem gemessenen Signal und dessen Phasenlage herstellen kann, ist es gemäß der Erfindung mit Vorteil vorgesehen nur den Betrag des Frequenzspektrums, das sogenannte Amplitudenspektrum, zu ermitteln.
Als Messmethoden kann z. B. die FFT-Fourieranalyse (Fast Fourier Transform) eingesetzt werden. Je nach Maschinentyp und Komplexität des Schwingungssignals können ferner Signalverstärker, Bandpassfilter und dergleichen zur Aufbereitung des Messsignals verwendet werden.
Die Softwareimplementierung kann durch eine oder mehrere spezifische Applikationen realisiert werden, welche aus dem komplexen Schwingungsmuster mittels einer maschinenteilebezogenen Spektralanalyse ein Frequenzspektrum ermittelt, bei dem die Spektrallinien den Maschinenteilen konkret zugeordnet sind. Ferner kann mit Vor- teil ein hardwareimplementierter Rechenalgorithmus für die einzelnen Ermittlungsaufgaben hinterlegt sein.
Betreffend eines ggf. verwendeten Datenprotokolls, kann jedes geeignete Datenprotokoll verwendet werden.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung kann vorgesehen sein, dass die Visualisierungsebene in der Hardware des Analysators integriert ist.
Nach dem Extrahieren eines Frequenzspektrums kann ein Vergleich des extrahierten Frequenzspektrums f(oo) mittels eines Komparators mit Sollwertdaten, Modelldaten und/oder Referenzdaten erfolgen. Aus dem Ergebnis kann eine Ist-Aussage und weiter vorteilhaft, eine Prognose über einen zukünftigen Zustand gemacht werden.
In einer bevorzugten Ausgestaltung der Erfindung ist daher vorgesehen, dass das zeitliche Differential oder die erste Ableitung nach der Zeit des bei der Messung ermittelten Schwingungssignals oder einer davon abgeleiteten Messgröße dazu verwendet wird, eine Prognose über den zukünftigen Zustand eines oder mehrerer der jeweiligen Maschinenteile oder deren Betriebsverhalten, vorzugsweise zu einer bestimmten Zeit in der Zukunft vorzunehmen.
Anders ausgedrückt bedeutet dies folgendes:
Solange die Maschine störungsfrei läuft, keine Unwuchten vorhanden sind, Verschleißteile nur unmerklich verschlissen sind und Lagerschäden nicht vorhanden sind, stimmt das gemessene Schwingungsmuster mit dem nach einem Teach-Modus erfassten Muster bzw. mit den gespeicherten Soll-Maschinendaten, die als Referenzdaten oder Modelldaten hinterlegt sind, überein.
Sobald sich z. B. in einem Lager der Maschine ein Schaden mit zunehmendem Ausmaß entwickelt, ändert sich das komplexe Schwingungsmuster. Noch bevor es zu einem Ausfall der Maschine kommt, kann mittels der zuvor genannten Analyse aus der Änderung im komplexen Schwingungsmuster dennoch eine gezielte Aussage für das zu überwachende Maschinenteil dahin getroffen werden, dass der sich ändernde Schwingungsanteil bzw. eine Amplitudenänderung bei einer spezifischen Frequenz, diesem Teil zuzuordnen ist. Ferner können durch gezielte Auswertung der Art, des Ausmaßes und der Geschwindigkeit des sich verändernden Schwingungsanteils im komplexen Schwingungsmuster Aussagen über den aktuellen und zukünftigen Zustand getroffen werden. Auf diese Weise kann die sich abzeichnende Maschinenstörung nicht nur vorzeitig detektiert, sondern die aufkommende oder sich abzeichnende Störung auch einem konkreten Maschinenteil oder einem Maschinen- zustand zugeordnet werden.
In einer weiter vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist daher vorgesehen, dass zwischen zwei oder einer Vielzahl von zeitlich aufeinanderfolgenden Messungen die zeitliche Ableitung des Zeitsignals x(t) oder des Frequenzspektrums f(co) dazu verwendet wird, um eine Prognose über den Zustand eines oder mehrerer der jeweiligen Maschinenteile (M1 , Mn) oder deren Betriebsverhalten vorzunehmen. Besonders von Vorteil ist es, wenn dabei das gemessene Schwingungssignal mittels einer Transformation, vorzugsweise einer Fourier-Transformation in ein Reihe, vorzugsweise eine Fourier-Reihe zerlegt wird.
In einer Weiterentwicklung des Erfindungsgedankens ist vorgesehen, dass bei der Bewertung der relativen Abweichung der Schwingungsgrößen für die einzelnen Be- triebszustände wenige oder ein einziger Grenzwert vorgegeben wird, der je nach dem quantitativen Beitrag zur Schwingungsamplitude oder dem quantitativen Beitrag zur Amplitude der mittels Fourier-Analyse korrespondierenden Frequenz dem
Grenzwert ein Gewichtungsparameter eingeprägt wird, ab dem eine erste Warnmeldung oder Informationsausgabe erfolgt.
Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur Durchführung eines wie zuvor beschriebenen Verfahrens zur schwingungsdiagnostischen Überwachung und Beurteilung von einzelnen Maschinenteilen (M1, ... Mn) einer Maschine mit einem an der Maschine anbringbarem Schwingungssensors zum diskonti- nuierlichen oder kontinuierlichen Messen und/oder Erfassen eines Zeitsignals x(t) der Schwingung der Maschine mit im laufenden Betrieb der Maschine sowie einem Schwingungsanalysator zur Analyse des Zeitsignals und einem Komparator zum Vergleich der aktuellen Messdaten oder davon abgeleitete Daten mit hinterlegten Sollwertdaten, Modelldaten und/oder Referenzdaten oder Korrelationsdaten.
Es ist vorteilhaft, wenn in der Vorrichtung ein Speicher vorgesehen ist, in dem Sollwertdaten, Modelldaten und/oder Referenzdaten abgelegt sind, welche der bestimmungsgemäßen Schwingungscharakteristik der Maschine und deren Maschinenteile (M1 , Mn) entsprechen. Ferner können zeitdiskrete oder zeitgestempelte Daten, insbesondere Korrelationsdaten erfasst und in dem Speicher abgelegt werden.
Die Vorrichtung kann in einer alternativen Ausgestaltung auch mit einem aktiven oder passiven Resonator ausgebildet sein, welcher lokal an unterschiedlichen Maschinenteilen der Maschine zur aktiven oder passiven Modifikation der Maschinenschwingung anbringbar ist. Dies ist insbesondere Vorteilhaft für Maschinen, die selbst ein schwaches Schwingungssignal aufweisen, indem die Maschine z. B. mit einem aktiven Resonator in Schwingung versetzt werden kann. Dabei kann der Resonator mit Vorteil Amplitudenbänder und/oder Frequenzbänder durchlaufen, um geeignete Schwingungsanregung zu erzielen.
Alternativ kann ein passiver Resonator verwendet werden, um diesen z. B. an einem Werkzeugaufnahmeteil anzubringen. Die aus dieser Schwingungsmodifikation gewinnbare Daten geben Aufschluss auf den lokalen Schwingungsbeitrag eines Maschinenteils zum Gesamtschwingungsmuster.
Aus den gewonnenen Daten oder den ermittelten Kurvenscharen der Schwingungsmodifikationen, lässt sich ein Modelldatensatz ableiten, der eine eindeutige Zuordnung von Schwingungsabweichungen im späteren Betrieb zu einzelnen Maschinenteilen erlaubt. In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass die Hardwareimplementierung und die Softwareimplementierung zur Durchführung des beschriebenen Verfahrens in einer gemeinsamen Einheit zusammen mit dem
Schwingungssensor oder integriert im Schwingungssensor vorgesehen ist.
Die Vorrichtung kann ferner in vorteilhafter Weise die folgenden Komponenten aufweisen: eine Datenverarbeitungseinheit (Basiseinheit) mit n Eingangsschnittstellen zum Anschluss von externen Sensoren und m Ausgangsschnittstellen zum An- schluss an eine Steuerung, Cloud oder eine Ausgabeeinheit und/oder ein vorzugsweise zeitgestempelter Speicher zur Daten Integration und/oder eine hardwareimplementierte Applikationssoftware zur Erfassung und Verarbeitung von Messdaten und zur Erstellung von Korrelationsdaten zwischen Soll- und Istzuständen und/oder
weitere Sensoren zum Erfassen von Umgebungsbedingungen und Maschinen- zuständen, wie z.B. der Umgebungstemperatur und der Temperatur der Maschine und/oder
Statuskontrollelemente zur visuellen Erfassung von Statuszuständen, wie z.B. LED-Leuchten.
Die vorliegende Erfindung wird anhand der schwingungsdiagnostischen Überwachung einer motorbetriebenen Vorrichtung näher erläutert. Andere vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen gekennzeichnet bzw. werden nachstehend zusammen mit der Beschreibung der bevorzugten Ausführung der Erfindung anhand der Figuren näher dargestellt.
Es zeigen dabei:
Fig. 1 eine schematische Darstellung einer Maschine mit den Maschinenkomponenten und dem Schwingungssensor; Fig. 2 eine Darstellung einer Erfassungsphase in einem Blockschaltbild;
Fig. 3 eine Darstellung der Überwachungsphase in einem Blockschaltbild;
Fig. 4 eine komplexe Schwingungskurve mit der Zuordnung zu den Maschinenteilen;
Fig. 5 eine Darstellung von Frequenzspektren zu unterschiedlichen Zeitpunkten t;
Fig. 6 eine Temperaturkurve mit einem zulässigen Abweichungsband;
Fig. 7 eine aus der Temperatur der Fig. 6 gewonnenen Prognosekurve in
Fortsetzung der aktuellen Messkurve;
Fig. 8 eine aus der Prognosekurve der Fig. 7 gewonnene verbesserte Prognosekurve durch Berücksichtigung weitere Ist-Zustände, die in der Folgezeit in Vergleich zur Prognosekurve ermittelt wurden;
Fig. 9 Darstellung einer zusammengesetzten Messkurve, die aus Kurvenbestandteilen pro Takt gewonnen wurde und
Fig. 10 Messkurven eines Drehtisches mit zulässigen Abweichungsband;
Fig. 11 eine Darstellung des Zusammenhangs von Parametern P, die zu einzelnen Peakwerten aus dem Frequenzspektrum gehören, welche durch Regressionskurven dargestellt sind und
Fig. 12 eine schematische Darstellung einer diskontinuierlichen Bewegung um einen Winkel von 90°. Im Folgenden wird die Erfindung mit Bezug auf die Figuren 1 bis 11 näher erläutert, wobei gleiche Bezugszeichen auf gleiche strukturelle und/oder funktionale Merkmale hinweisen.
In Fig. 1 ist schematisch eine schematische Darstellung einer Maschine M (hier ein Drehtisch) mit den Maschinenkomponenten M1 , ..., M5 und einer Vorrichtung 1 mit einem Schwingungssensor 20 zur Schwingungsmessung dargestellt.
Die Vorrichtung 1 ist ausgebildet zur Durchführung des in den Figuren 2 und 3 mittels eines Blockschaltbildes dargestellten Verfahrens zur schwingungsdiagnostischen Überwachung und Beurteilung der einzelnen Maschinenteilen M1 , ... , M5 einer Maschine M.
An der Maschine M ist ein Schwingungssensor 10 zum diskontinuierlichen oder kontinuierlichen Messen und/oder Erfassen eines Zeitsignals x(t), wie beispielhaft in der Figur 4 gezeigt, ausgebildet. Ferner können weitere nicht näher dargestellte Sensoren (wie z. B. ein Temperatursensor usw.) vorgesehen sein.
Die Schwingung der Maschine M wird mit dem Schwingungssensor 10 in dieser Ausführungsform im laufenden Betrieb der Maschine M erfasst.
Ferner ist ein Schwingungsanalysator 20 zur Analyse des Zeitsignals vorgesehen. Dieser beinhaltet eine hardwareimplementierte Applikation, die alternativ auch im Sensor 10 oder der Datenverarbeitungseinrichtung 50 untergebracht sein kann. Ferner ist ein Komparator 30 vorgesehen, zum Vergleich der aktuellen Messdaten, wie in der Figur 4 dargestellt oder davon abgeleitete Daten (hier das Frequenzspektrum, wie in der unteren Ansicht der Figur 4 und der Fig. 5 gezeigt) mit hinterlegten Sollwertdaten 60, Modelldaten 61 und/oder Referenzdaten 61. Besonders vorteilhaft ist eine Ausgestaltung bei der die Sollwertdaten als kompletter Zustandsraum (vorzugsweise als Satz von Matrizen) in einem Sollwertspeicher abgelegt sind. Der Speicher S dient dem Abspeichern und Abrufen der Sollwertdaten 60, Modelldaten 61 und/oder Referenzdaten 61 von einem Komparator. Mit Vorteil ist der Kompa- rator so ausgebildet, dass er nicht lediglich einzelne Sensordaten mit hinterlegten Sollwertdaten vergleichen kann, sondern eine Mehrzahl an Daten z.B. von mehreren Sensoren in Abhängigkeit der jeweiligen Betriebs- und Umgebungsbedingung, so dass dieser Datensatz mit einem hinterlegten Datensatz verglichen werden kann, so dass eine ganze Reihe von Daten, insbesondere maschinenteilbezogenen Daten mit den Modelldaten verglichen werden können. Die Modelldaten entsprechen, wie z. B. in der oberen Ansicht der Figur 5 der bestimmungsgemäßen Schwingungscharakteristik der Maschine 10 und deren Maschinenteile M1 , M5 im ungestörten Normalbetrieb in einem bestimmten Betriebszustand.
Ferner sind vorzugsweise auch die folgenden Komponenten in den exemplarischen Ausführungsbeispielen, insbesondere im Ausführungsbeispiel der Figur 1 vorgesehen: eine Datenverarbeitungseinheit 50;
Eingangsschnittstellen 21 zum Anschluss von externen Sensoren und Ausgangsschnittstellen 22 zum Anschluss an eine Steuerung 51 , Cloud oder eine Ausgabeeinheit und
ein vorzugsweise zeitgestempelter Speicher S zur Datenintegration und zum Auslesen von Sollwertdaten,
eine hardwareimplementierte Applikationssoftware A zur Erfassung und Verarbeitung von Messdaten und zur Erstellung von Korrelationsdaten zwischen Soll- und Istzuständen,
eine Visualisierungsebene 60,
ein Referenzschalter 11 und ein Messsystem 12 für den Rundtisch,
ein Prognosemodul, welches aus den Ist-Daten mittels eines Extrapolationsverfahrens Prognosedaten für zukünftige Zeitpunkte t ermitteln kann.
Wie in der Figur 5 zu erkennen ist, zeigt die obere Abbildung ein Frequenzspektrum mit Spektrallinien 61 zu diskreten Frequenzen, wobei die Spektrallinie a von dem La- ger M3 herrührt, während die Spektrallinie b eine Unwucht U charakterisiert, die Spektrallinie c von dem Motor M1 und die Spektrallinie d von dem Teller M2 des Drehtisches 10 und die Spektrallinie e von dem Getriebe M4 herrührt. Die Messung erfolgt zu einem Startzeitpunkt t=t0.
Dieser Zustand soll den Normalbetrieb darstellen, bei dem die Amplituden der einzelnen Spektrallinien im Frequenzband unterhalb eines jeweils definierten Sollwertes liegen, dargestellt durch z. B. die gestrichelte Sollwertkurve 60 für die Spektrallinie a.
Grundsätzlich können für alle Maschinenteile M1 M5 und den zugeordneten
Spektrallinien jeweils individuelle Sollwertkurven 60 definiert werden. Abweichungen auf Grund von verändertem Betriebsverhalten können durch Verschiebung von Spektrallinien oder durch Veränderung der Amplitude detektiert werden.
Figur 2 ist ein Blockdiagramm einer Erfassungsphase zur Ermittlung der Schwingungsanteile der Maschinenteile M1 M5 im ungestörten Normalbetrieb. Im Schritt a) erfolgt eine Messung und damit Erfassung eines Schwingungssignals und zwar eines Zeitsignals x(t) der Schwingung der Maschine M mit einem Schwingungssensor 10. Zusätzlich kann auch der gesamte Zustandsraum für unterschiedliche oder konkrete Umgebungsbedingungen U1 ,... , Un erfasst werden und die ermittelten Datensätze in Matrizen abgespeichert werden, so dass abhängig von den Umgebungsbedingungen die jeweils passende Datenmatrix als Referenz-Sollwertmatrix herangezogen werden kann.
Im Schritt b) erfolgt eine Auswertung des Zeitsignals x(t) bzw. der Sensordaten der erfassten Sensorwerten. Das Zeitsignals x(t) wird mittels eine Frequenzanalyse durch einen Frequenzanalysator 20 analysiert, wobei der Analysator 20 ein Frequenzspektrums y(f) mit diskreten Frequenzmaxima ym(fm) ermittelt, wobei die Fre- quenzmaxima jeweils einem bestimmten Maschinenteil M1 , ... M5 zugeordnet werden (Schritt c). Die ermittelten Daten werden in Schritt d) im Speicher S abgelegt. Dieses Messergebnis entspricht der oberen Abbildung der Fig. 5 zu dem Zeitpunkt t=tO für das Zeitsignal.
Für den Fall, dass ein Zustandsraum für eine Anzahl von Sensoren zur Erfassung unterschiedlicher Maschinenteile und Maschinenparameter erfasst und ermittelt wird, würde sich ein mehrdimensionaler Zustandsraum mit Zustandswerten für den bestimmungsgemäßen Betrieb ergeben, sowie Raumbereiche, in denen Messwerte eine unzulässige Veränderung vom Betriebsverhalten eines bestimmten Maschinenteils oder eines bestimmten Parameters repräsentieren.
Während des Betriebes der Maschine M wird, wie im Blockschaltbild der Fig. 3 verfahren. Es erfolgen die zuvor beschriebenen Schritte a), b) und c) zeitdiskret oder kontinuierlich (z.B. mit einem Zeitstempel) sowie der Schritt d), d.h. der Vergleich des extrahierten Frequenzspektrums y(f) mittels eines Komparators 30 mit den hinterlegten Sollwertdaten 60 oder den Modelldaten 61.
In einem weiteren Schritt e) erfolgt die Aufbereitung bzw. Bereitstellung einer Zustandsinformation und ggf. einer Warnmeldung für die jeweiligen Maschinenteile M1 , ..., M5, sobald eine Abweichung der aktuell gemessenen Schwingungsdaten von Sollwertdaten 60 oder Modelldaten 61 festgestellt wurde. Bevorzugt erfolgt ferner eine Extrapolation der Messwerte in die Zukunft mit herkömmlichen Extrapolationsverfahren, wobei erfindungsgemäß die Extrapolationskurve durch zeitversetzte dynamische Korrekturen der Extrapolationskurve infolge des Vergleichs zwischen Ist- Daten und extrapolierten Daten regelmäßig angepasst wird. Hierzu können die Parameter der zugrunde gelegten Extrapolationskurve bzw. die Kurve als solche dem tatsächlichen Verhalten angepasst werden. Hierdurch werden die Sollwert-Matrizen bzw. Sollwertdaten auch für zukünftige Prognosen immer besser, da die so ermittelten Extrapolationskurven immer besser das tatsächliche und das prognostizierte Verhalten einer Maschine unter bestimmten Umgebungsbedingungen abbildet. In der mittleren und unteren Ansicht der Figur 5 sind beispielhafte (kumulierte) Abweichungen der ungestörten Schwingung im Vergleich zur oberen Ansicht der Figur 5 gezeigt. Wie zu erkennen ist, hat zum Zeitpunkt t= t0+t1 nach der Betriebszeit t1 die Amplitude der Spektrallinie a merklich zugenommen, liegt aber noch unterhalb eines maximalen Sollwertes 60, welcher durch die gestrichelte Sollwertlinie dargestellt ist. Die untere Sollwertlinie 60 stellt einen ersten Grenzwert dar, bei dem ein Überschreiten als Abweichung detektiert wird, die solange zulässig ist, bis eine Abweichung über die zweite obere Sollwertlinie 60 hinausgeht. Bei Überschreiten der oberen Grenzwerte liegt ein unzulässiger Betriebszustand vor. Das Band zwischen den beiden Sollwertlinien 60, ist ein Band, welches zulässige Abweichungen von einer theoretisch exakten Kurve definiert.
In der unteren Ansicht der Figur 5 ist die Amplitude zum Zeitpunkt t = t0+t1+t3 nach der Betriebszeit t1+t2 der Spektrallinie a noch weiter erhöht und liegt nun oberhalb des zweiten (maximal zulässigen) Sollwertes 60. Die Spektrallinie a gehört zum Lager M3 und deutet auf einen zunehmenden Lagerschaden hin. Aus dem zeitlichen Differential der Amplitudenmaxima der Spektrallinien a lässt sich eine Prognosezeit definieren, zu dem erwartungsgemäß das Lager ausgetauscht werden muss.
Besonders bevorzugt ist es, wenn die Datenverarbeitungsanlage 50 über eine Schnittstelle mit einem Warenwirtschaftssystem verbunden ist und automatisch einen Bedarf eines Austauschteils an dieses meldet und den Lagerbestand vorhandener Teile damit abstimmt und ggf. einen Beschaffungsauftrag zur Beschaffung dieses Austauschteils z.B. eines bestimmten Lagers auslöst.
Die Spektrallinie b wächst ebenfalls mit zunehmender Betriebszeit an, was auf eine zunehmende Unwucht U an der Masse M4 des Drehtellers zurückzuführen ist.
In der gezeigten Ausführung der Figur 1 ist ferner ein aktiver Resonator 40 vorgesehen, welcher lokal an unterschiedlichen Maschinenteilen der Maschine M zur aktiven Modifikation der Maschinenschwingung dieses Maschinenteils anbringbar ist. In der Fig. 6 ist eine beispielhafte Temperaturkurve (T in °C) gegen die Zeit t aufgetragen, welche von einem Temperatursensor einer Vorrichtung erfasst wurde sowie ein zulässiges Abweichungsband (zwischen den gestrichelten Sollwertlinien 60) für noch zulässige Temperaturen gezeigt. Zum Zeitpunkt ti steigt die Temperatur T auf einen Wert an, welcher zwar im Abweichungsband liegt. Nach einer Zuordnung der Abweichung erkennt der Analysator, dass die Temperaturerhöhung durch ein bestimmtes Maschinenteile z.B. ein Lager hinweist. Da die gemessene Temperatur T das zulässige Band nicht verlassen hat, würde mit einer herkömmlichen Methode lediglich der Temperaturüberwachung jedoch keinerlei Aussage über das betroffene Maschinenteil und auch keine Aussage für die Zukunft getroffen werden können. Mit der erfindungsgemäßen Methode wird eine Prognosekurve aus den bisher gewonnenen Daten (wie in der Fig. 7 beispielhaft gezeigt) gewonnen, die den Kurvenverlauf für zukünftige Zeiten auf Basis einer Extrapolation vorhersagt. Hierbei ist davon auszugehen, dass zum Zeitpunkt t3 das Lager versagen wird und die Temperatur dann deutlich ansteigt.
Die Figur 8 zeigt eine aus der Prognosekurve der Figur 7 gewonnene verbesserte Prognosekurve durch Berücksichtigung weiterer Ist-Zustände zu einem Zeitpunkt t2, t3 tn, die in der Folgezeit zur Kurve aus der Figur 6 gewonnen wurden durch den
Vergleich der jeweiligen Prognosekurve zum tatsächlichen Verlauf. Zu erkennen ist, dass die Kurve erst zu einem späteren Zeitpunkt als zum ursprünglich prognostizierten Zeitpunkt t3 aus dem Abweichungsband herausläuft. Insofern ist ersichtlich, dass zum Zeitpunkt t1 , bei dem erstmals ein signifikanter Temperaturanstieg detek- tiert wurde, der Lagerschaden erst begonnen hat und noch nicht fortgeschritten war. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse kann die Reparatur und Wartung wesentlich besser geplant werden und die Lagerstandzeit optimiert werden, da das Lager auf Grund der gewonnenen Daten nicht zu früh getauscht würde.
Die Figur 9 zeigt eine Darstellung einer zusammengesetzten Messkurve, die aus Kurvenbestandteilen pro Takt eines Drehtellers gewonnen wurde. Da für jeden Takt eine Beschleunigungsphase mit einer Abbremsphase erfolgt, ist es möglich, aus den einzelnen Bewegungspfaden eine zusammengesetzte Kurve zu ermitteln. Ferner wird, wie bei den zuvor beschriebenen Ausführungsbeispielen wieder aus den Sollwertdaten im Zustandsraum der zulässigen Datensätze ein Abweichungsband für jeden Parameter berechnet oder festgelegt. Solange die Kurve, die die Beschleunigungsphasen und Bremsphasen repräsentiert, innerhalb der Werte der Zustands- matrix liegt, welche ein Abweichungsband für diesen Parameter umfassen, wird der Zustand als„zulässiger Betriebszustand" erkannt. Aus den Vergangenheitswerten und den jeweils aktuellen Messwerten innerhalb des Abweichungsbandes lässt sich (wie oben erläutert) eine Prognosekurve extrapolieren, die Aufschluss darüber gibt, wie sich die Bewegungskurve in der Zukunft entwickeln wird.
Die Figur 10 zeigt den Kurvenverlauf der Bewegung eines Drehtisches von der Beschleunigungsphase I, bis zum Plateau II, bei dem die Geschwindigkeit maximal wird und dann in der Abbremsphase III die Geschwindigkeit wieder bis auf„Null", d.h. bis zum Stillstand des Rundschalttisches abnimmt.
In der Grafik ist auch die zeitliche Ableitung und demnach eine zum Drehmoment M proportionale Kurve dargestellt, welche zunächst ansteigt bis zu einem Maximalwert, dann bis auf„Null" abnimmt und dann negativ wird.
Um die idealisierte Drehmomentkurve ist ein Abweichungsband eingezeichnet. Da das Drehmoment über das Massenträgheitsmoment mit der Winkelbeschleunigung verknüpft ist, lassen sich für die einzelnen Massenträgheitsmomente, die bei einem Drehtisch bei der Bearbeitung wirksam werden, entsprechende Sollkurven ermitteln und diese Sollkurven mit den aufgenommenen Geschwindigkeitskurven vergleichen. Die Geschwindigkeitskurve bzw. die Beschleunigung gibt dann unmittelbar Aufschluss über das Drehmoment.
Liegt die Geschwindigkeit z. B. außerhalb des zulässigen Bandes in einer bestimmten Winkellage, zum Beispiel in der Abbremsphase III, so lassen sich aus den Abweichungen Rückschlüsse auf einen Fehler an einem bestimmten Maschinenteil ziehen, sofern der Zustandsraum für die einzelnen Komponenten erfasst ist. Durch direkten Vergleich der Abweichungsparameter mit den Soll-Parametern kann aus dem Matrixelement eine Beurteilung für das„nicht bestimmungsgemäß" funktionierende Maschinenteil und dessen Prognoseverhalten (insbesondere in Zusammenschau mit dem erläuterten Extrapolationsverfahren) getroffen werden.
Die Erfindung beschränkt sich in ihrer Ausführung nicht auf die vorstehend angegebenen bevorzugten Ausführungsbeispiele. Vielmehr ist eine Anzahl von Varianten denkbar, welche von der dargestellten Lösung auch bei grundsätzlich anders gearteten Ausführungen Gebrauch macht.
So ist in der Fig. 11 eine Darstellung des Zusammenhangs von Parametern P, die zu einzelnen Peakwerten aus dem Frequenzspektrum gehören, gezeigt, welche durch Degressionskurven dargestellt sind. Eine Analysemöglichkweit und Prognose liegt in der Verwendung von Referenzmodellen. Dies ist in Fig. 12 anhand einer Unwucht (Exzentrizität) näher erläutert. Hierzu werden für den Anwendungsfall rotationswin- kelabhängiger oder für getaktete diskontinuierliche Bewegungen ein entsprechendes Referenzmodell entworfen. Das Referenzmodell mit den Schwingungs-Peaks (Pi) einer Frequenzkurve wird für jeden Peak P in eine Funktion der Form f(P1) = α P1 + ß gefasst, um diese mittels den Methoden der Regressionsanalyse zu analysieren. Werden die Abweichungen (Peaks Pi) zu groß von der Regressionsmodellkurve, so kann daraus eine Prognose auf den dem Peak korrespondierenden Maschinenteil gezogen werden.
In der Fig. 12 ist eine schematische Darstellung einer diskontinuierlichen Bewegung eines Drehtisches um einen Winkel von 90° in drei Bewegungsphasen gezeigt, nämlich der Phase I (Beschleunigungsphase), Phase II (Konstantphase) und Phase III (Abbremsphase bis zum Stillstand).

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur sensordiagnostischen Überwachung und Beurteilung von einzelnen Maschinenteilen (M1 , ... Mn) einer sich diskontinuierlich bewegenden oder getakteten Bewegung einer Maschine (M) und deren aktueller und prognostizierter Zustand unter Verwendung wenigstens eines Schwingungssensors (10) und vorzugsweise von weiteren Sensoren (S) mit den folgenden Schritten: a) Messen und Erfassen wenigstens eines Zeitsignals x(t) der Schwingung der Maschine (M) bei einer Bewegungsphase einer diskontinuierlichen Bewegung dieser Maschine (M) mit einem Schwingungssensor (10);
b) Auswerten des oder der Sensorsignale;
c) Auswerten des Zeitsignals x(t) mittels eine Frequenzanalyse durch einen Frequenzanalysator (20);
d) Extrahieren eines Frequenzspektrums y(f) mit diskreten Frequenzmaxima ym(fm), wobei die Frequenzmaxima ym(fm) jeweils einem bestimmten Maschinenteil (M1 , ... Mn) zugeordnet sind oder werden;
e) Vergleich der Sensorsignale mit Sollwertdaten, Modelldaten und/oder Referenzdaten einzelner Maschinenteile (M1 , ... Mn);
f) Bereitstellung einer Beurteilungsinformation und/oder einer Warnmeldung für die jeweiligen Maschinenteile (M1 , ... Mn), sobald eine Abweichung der aktuell gemessenen Schwingungsdaten von Sollwertdaten oder Modelldaten oder eine mittels einer Extrapolation vorhergesagte Abweichung ermittelt wurde.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , wobei die Bewegungsphase oder der Bewegungstakt der Maschine in wenigstens drei Bewegungsteilphasen aufgeteilt wird, welche eine Beschleunigungsphase oder Konstantphase darstellen und wenigstens die Auswertung aus den Schritten c) und d) jeweils getrennt für die jeweils relevanten Zeiträume der Bewegungsteilphasen erfolgt.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei
eine Mehrzahl an Sensoren (S) zur sensordiagnostischen Überwachung und Beurteilung verschiedener Maschinenparameter bei dem Verfahren verwendet werden und die Sensordaten (S1 , ... ; Sn)(t) als Datenmatrix 'j (t) bestehend aus Messdaten mit den Sollwerten einer Sollwertmatrix Msollj verglichen werden, wobei t die Zeit darstellt und sobald zu einem Zeitpunkt t eine Abweichung festgestellt wird, die Abweichung betragsmäßig erfasst wird und die Sensordaten (S1, Sn) (t) einer zeitlich nachfolgenden Messung wiederum mit den Sollwertdaten der Sollwertmatrix Msolhj und mit zeitlich zuvor gemessenen Sensordaten verglichen wird, wobei im Falle einer betragsmäßig zunehmenden Abweichung einer der Sensordaten (S1 , Sn)(t) mittels einer Extrapolation aus den gemessenen Daten ein Kurvenverlauf extrapoliert wird, aus dem sich ein Zeitpunkt ableiten lässt, zu dem einer der Sensordaten (S1 ,
Sn)(t) eine zulässige Abweichung überschreiten wird oder einen zulässigen Toleranzbereich verlässt.
4. Verfahren nach Anspruch 1 , 2 oder 3, wobei
die Sensordaten des Schwingungssensors (10) erfasst werden und mit den hinterlegten Sollwertdaten verglichen werden und sobald zu einem Zeitpunkt t eine Abweichung festgestellt wird, die Abweichung betragsmäßig erfasst wird und die Sensordaten einer zeitlich nachfolgenden Messung wiederum mit den Sollwertdaten und mit zeitlich zuvor gemessenen Sensordaten des Schwingungssensors (10) verglichen wird, wobei im Falle einer betragsmäßig zunehmenden Abweichung der ermittelten Sensordaten mittels einer Extrapolation aus den gemessenen Daten ein Kurvenverlauf extrapoliert wird, aus dem sich ein Zeitpunkt ableiten lässt, zu dem die Sensordaten eine zulässige Abweichung betragsmäßig überschreiten werden oder der Wert einen zulässigen Toleranzbereich verlässt.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei mittels diskontinuierlichem oder kontinuierlichem Messen und Erfassen eines Schwingungssignals mittels des Schwingungssensors (10) und/oder von Sensordaten (S1 , ... ; Sn) (t) eines oder aller Sensoren (S) der Verlauf der extrapolierten Kurve oder die extrapolierten Werte aus einer vorhergehenden Extrapolation für einen oder alle Sensordaten zu denen Abweichungswerte ermittelt wurden mit den aktuell ermittelten Daten verglichen wird und bei Differenzen zwischen den Ist-Daten und den extrapolierten Daten entsprechend den Ist- Daten eine zu den Ist- Daten angepasste Extrapolationskurve und insbesondere angepasste Parameter der theoretischen Extrapolationskurve berechnet werden und abhängig davon die Parameter zur Berechnung der Extrapolationsfunktion angepasst werden, um so zu einer verbesserten Prognosequalität zu gelangen indem eine neue Extrapolation der zukünftigen Sensordaten mit der neu berechneten Extrapolationsfunktion vorgenommen wird.
6. Verfahren nach einem der vorgehenden Ansprüche, wobei das Verfahren im laufenden Betrieb der Maschine (10) während einem Bewegungstakt oder einer diskontinuierlichen Bewegung in einem bestimmten Betriebsmodus erfolgt.
7. Verfahren nach einem der vorgehenden Ansprüche, wobei
das zeitliche Differential oder die erste Ableitung nach der Zeit des bei der Messung ermittelten Schwingungssignals oder einer davon abgeleiteten Messgröße dazu verwendet wird, eine Prognose über den zukünftigen Zustand eines oder mehrerer der jeweiligen Maschinenteile (M1 , ... Mn) oder deren Betriebsverhalten, vorzugsweise zu einer bestimmten Zeit vorzunehmen.
8. Verfahren nach einem der vorgehenden Ansprüche, wobei
zwischen zwei oder einer Vielzahl von zeitlich aufeinanderfolgenden Messungen die zeitliche Ableitung des Zeitsignals x(t) oder des Frequenzspektrums y(f) dazu verwendet wird, um eine Prognose über den aktuellen und/ oder zukünftigen Zustand eines oder mehrerer der jeweiligen Maschinenteile (M1 , Mn) oder deren Betriebsverhalten vorzunehmen.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das gemessene Schwingungssignal mittels einer Transformation, vorzugsweise einer Fourier-Transformation in ein Reihe, vorzugsweise eine Fourier-Reihe zerlegt wird.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei für wenigstens einen Betriebsmodus der Maschine zunächst über einen definierten Zeitraum das Schwingungsverhalten der Maschine (M) und deren Maschinenteilen (M1 ,
Mn) erfasst und daraus mittels einer Analyse mit einem Analysator (40), vorzugsweise mittels einer softwareimplementierten Berechnung in Form einer Reihenentwicklung Sollwertdaten und/oder Modelldaten für einzelne Maschinenteile (M1, Mn) extrahiert und vorzugsweise in einem Speicher (S) für einen bestimmten Maschinenzustand gespeichert werden.
11.Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei ferner ein aktiver oder passiver Resonator (40) vorgesehen ist, welcher lokal an unterschiedlichen Maschinenteilen (M1, .... Mn) der Maschine (M) anbringbar ist, zur aktiven oder passiven Modifikation der Maschinenschwingung, um aus der Modifikation des Schwingungssignal in seinem Amplitudenanteil oder Frequenzanteil oder einer davon abgeleiteten Berechnungsgröße die Zuordnung zu einem bestimmten Maschinenteil (M1, Mn) erfolgt.
12. Vorrichtung (1) zur Durchführung eines Verfahrens zur sensordiagnostischen Überwachung und Beurteilung von einzelnen Maschinenteilen (M1 , ... Mn) einer sich diskontinuierlich arbeitenden Maschine (M) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 11 mit einem an der Maschine anbringbarem Schwingungssensors (10) zum Messen und/oder Erfassen eines Zeitsignals x(t) der
Schwingung der Maschine (M) mit einem Schwingungssensor (10) bei einer Bewegungsphase einer diskontinuierlichen Bewegung dieser Maschine (M) sowie einem Schwingungsanalysator (20) zur Analyse des Zeitsignals und einem Komparator (30) zum Vergleich der aktuellen Messdaten oder davon ab- geleitete Daten mit hinterlegten Sollwertdaten, Modelldaten und/oder Referenzdaten.
13. Vorrichtung (1) nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass ein Speicher (S) vorgesehen ist, in dem Sollwertdaten, Modelldaten und/oder Referenzdaten abgelegt sind, welche der bestimmungsgemäßen Schwingungscharakteristik der Maschine (10) und deren Maschinenteile (M1 , Mn) und/oder einem Zustandsraum zulässiger Maschinenparameter entsprechen.
14. Vorrichtung (1) nach Anspruch 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass ferner ein aktiver oder passiver Resonator (40) vorgesehen ist, welcher lokal an unterschiedlichen Maschinenteilen einer Maschine (M) zur aktiven oder passiven Modifikation der Maschinenschwingung anbringbar ist.
15. Vorrichtung (1) nach einem der Ansprüche 12 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass die Hardwareimplementierung und die Softwareimplementierung zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 , in einer gemeinsamen Einheit zusammen mit dem Schwingungssensor (20) oder im Schwingungssensor (20) integriert ist.
16. Vorrichtung (1) nach einem der Ansprüche 12 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass folgende Komponenten vorgesehen sind:
- eine Datenverarbeitungseinheit mit n Eingangsschnittstellen (21) zum An- schluss von externen Sensoren (S) und m Ausgangsschnittstellen (22) zum Anschluss an eine Steuerung (50), Cloud oder eine Ausgabeeinheit und/oder
- ein vorzugsweise zeitgestempelter Speicher (S) zur Daten Integration
und/oder
- eine hardwareimplementierte Applikationssoftware zur Erfassung und Verarbeitung von Messdaten und zur Erstellung von Korrelationsdaten zwischen Soll- und Istzuständen und/oder - ein Prognosemodul, welches aus den Ist-Daten mittels einer funktionalen Extrapolation Prognosedaten für zukünftige Zeitpunkte t ermitteln kann und/oder
- ein Auswertemodul, zum Auswerten der Ist-Daten und/oder der Prognosedaten des Prognosemoduls nach der Extrapolation, um einen Zeitpunkt zu bestimmen zu dem einer der Sensoren eine zulässige Abweichung überschreiten wird oder einen zulässigen Toleranzbereich verlassen wird.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP4293228A1 (de) 2022-06-14 2023-12-20 Burckhardt Compression AG Verfahren zur prognose der restnutzungsdauer einer dichtungsanordnung eines kolbenverdichters

Families Citing this family (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10816437B2 (en) * 2017-03-22 2020-10-27 General Electric Company Contactless rotor state/speed measurement of x-ray tube
DE102017219543A1 (de) * 2017-11-03 2019-05-09 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Anordnung zum Überwachen eines Betriebs einer Anlage
CN108375476B (zh) * 2018-03-09 2020-02-14 中国水利水电科学研究院 一种水电机组健康评估方法
DE102018110084A1 (de) * 2018-04-26 2019-10-31 Fibro Gmbh Diagnoseeinheit
FR3086059B1 (fr) * 2018-09-18 2020-11-06 Cartesiam Procede de surveillance du fonctionnement d'une machine generant des vibrations et dispositif pour la mise en œuvre d'un tel procede
TWI662278B (zh) * 2018-09-18 2019-06-11 財團法人工業技術研究院 刀具磨耗監控方法
TWI695158B (zh) * 2018-10-26 2020-06-01 高明鐵企業股份有限公司 運動模組之動態監控方法
TWI686591B (zh) * 2018-11-29 2020-03-01 東訊股份有限公司 行動式振動檢測裝置及其檢測方法
DE102019003081A1 (de) * 2019-04-26 2020-10-29 Stöber Antriebstechnik GmbH & Co. KG Verfahren zum Erkennen von drohenden Ausfällen von Komponenten von Maschinen, insbesondere von Antriebseinheiten
US20220326067A1 (en) * 2019-08-13 2022-10-13 Tetra Laval Holdings & Finance S.A. Condition monitoring in a packaging machine for liquid food
US11243860B2 (en) * 2019-10-01 2022-02-08 Computational Systems, Inc. Trend plot with multiple acquisitions
DE102019128514A1 (de) * 2019-10-22 2021-04-22 Khs Gmbh System und Verfahren zur Erfassung und Auswertung von instandhaltungs- und/oder wartungsrelevanten Mess-, Betriebs- und/oder Produktionsdaten Maschinen oder Anlagen
US11112783B2 (en) * 2019-10-25 2021-09-07 Computational Systems, Inc. Method and apparatus for machine monitoring with continuous improvement of a predictive maintenance database
DE102019216999A1 (de) * 2019-11-05 2021-05-06 Robert Bosch Gmbh Vorrichtung und Verfahren zur Überwachung einer Maschine
DE102020100912A1 (de) 2020-01-16 2021-07-22 Schaeffler Technologies AG & Co. KG Verfahren und Vorrichtung zur Prüfung von Wälzlagern mittels Schwingungsanalyse
CN111660141B (zh) * 2020-05-14 2022-02-15 北京工业大学 一种工况无关的基于主轴驱动电流的铣刀磨损状态识别方法
JP6793898B1 (ja) * 2020-05-19 2020-12-02 三菱電機株式会社 振動分析装置および振動分析方法
KR102415283B1 (ko) * 2020-07-06 2022-06-30 현대건설(주) 회전 기계의 진동 진단 방법
TWI789641B (zh) * 2020-10-23 2023-01-11 財團法人資訊工業策進會 用於評估振動設備的運作狀態的裝置及方法
EP4264206A1 (de) 2020-12-21 2023-10-25 TDK Corporation Verfahren und system zur bestimmung von durch eine vorrichtung erzeugten schwingungen
DE102020134559A1 (de) 2020-12-22 2022-06-23 DELTA LOGIC Automatisierungstechnik GmbH Verfahren zur Überwachung eines Bearbeitungsvorgangs einer Werkzeugmaschine
CN114870395B (zh) * 2021-02-05 2023-09-15 腾讯科技（深圳）有限公司 游戏场景的终端振动检测方法、装置、介质及设备
EP4043699A1 (de) * 2021-02-12 2022-08-17 Accenture Global Solutions Limited System und verfahren zur automatischen fehlererkennung bei rotierenden maschinen
CN113092149B (zh) * 2021-03-31 2023-01-17 连杰 基于mddp系统的智能冲压压力机故障监测系统、方法、终端
DE102021120491A1 (de) 2021-05-06 2022-11-10 Liebherr-Components Biberach Gmbh Vorrichtung zum Bestimmen des Ist-Zustands und/oder der Restlebensdauer von Strukturbauteilen einer Arbeitsmaschine
CN117453506A (zh) * 2021-07-01 2024-01-26 腾讯科技（深圳）有限公司 振动评估方法、装置、计算机设备以及存储介质
DE102021119985A1 (de) 2021-08-02 2023-02-02 Prüftechnik Dieter Busch GmbH Überwachungsvorrichtung und Überwachungsverfahren zur Erfassung eines Diagnosezustands
KR20230055741A (ko) 2021-10-19 2023-04-26 한국전력공사 회전체의 축궤도 진단 시스템 및 방법
DE102022101501A1 (de) * 2022-01-24 2023-07-27 Vaillant Gmbh Verfahren zum Überprüfen des Verschleißzustandes von Schwingungsdämpfern eines Klimagerätes, Computerprogramm, Regel- und Steuergerät und Klimagerät
CN115434870B (zh) * 2022-07-29 2023-11-07 云南滇能智慧能源有限公司 风力发电组振动数据的处理方法、装置、设备及存储介质
CN115406523A (zh) * 2022-08-05 2022-11-29 浙江万众精密轴承股份有限公司 一种轴承测振装置
CN115169423B (zh) * 2022-09-08 2023-05-02 深圳市信润富联数字科技有限公司 冲压信号处理方法、装置、设备及可读存储介质
CN117466506B (zh) * 2023-12-27 2024-03-29 中城院(北京)环境科技股份有限公司 一种污泥处理设备及方法

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3748896A (en) * 1972-01-20 1973-07-31 Chicago Pneumatic Tool Co Vibrator unit for testing a motor vehicle for rattles and squeaks
DD255588A1 (de) 1986-10-27 1988-04-06 Inst Energieversorgung Verfahren zur schwingungsueberwachung rotierender maschinen
JPH09113416A (ja) * 1995-10-17 1997-05-02 Nippon Steel Corp ころがり軸受の損傷診断方法
DE19702234A1 (de) * 1997-01-23 1998-08-06 Acida Gmbh Aachener Ct Fuer In Verfahren zur Überwachung und Qualitätsbeurteilung von sich bewegenden und/oder rotierenden Maschinenteilen insbesondere von Maschinenlagern
DE19943689A1 (de) * 1999-09-06 2001-03-08 Busch Dieter & Co Prueftech Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung und/oder Diagnose sich bewegender Maschinen und/oder Maschinenteile
JP2002022617A (ja) * 2000-07-05 2002-01-23 Mitsubishi Electric Corp 軸受診断装置
EP1338873A1 (de) * 2000-11-06 2003-08-27 NSK Ltd., Abnormitätsdiagnoseeinrichtung und verfahren für mechanische geräte
US6711952B2 (en) * 2001-10-05 2004-03-30 General Electric Company Method and system for monitoring bearings
ATE366919T1 (de) * 2001-12-04 2007-08-15 Skf Condition Monitoring Inc System und verfahren zur identifikation des vorhandenseins von defekten in einer vibrierenden maschine
US6853951B2 (en) * 2001-12-07 2005-02-08 Battelle Memorial Institute Methods and systems for analyzing the degradation and failure of mechanical systems
JP3874110B2 (ja) * 2002-08-30 2007-01-31 日本精工株式会社 異常診断システム
FR2933513B1 (fr) * 2008-07-07 2010-08-27 Airbus France Procede et dispositif d'analyse frequentielle de donnees
KR100976530B1 (ko) * 2008-09-22 2010-08-17 인하대학교 산학협력단 압전 파이버 복합 액추에이터를 이용한 축부재의 진동 감쇠장치
WO2013180727A1 (en) * 2012-05-31 2013-12-05 University Of Connecticut A method and a system for testing operational integrity of a drilling rig
JP6221652B2 (ja) * 2013-11-08 2017-11-01 セイコーエプソン株式会社 寿命予測方法、寿命予測装置、寿命予測システム、寿命演算装置及び回転機械

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP4293228A1 (de) 2022-06-14 2023-12-20 Burckhardt Compression AG Verfahren zur prognose der restnutzungsdauer einer dichtungsanordnung eines kolbenverdichters
WO2023242055A1 (de) 2022-06-14 2023-12-21 Burckhardt Compression Ag Verfahren zur prognose der restnutzungsdauer einer dichtungsanordnung eines kolbenverdichters

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